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龙图腾网获悉唐山学院申请的专利基于AI智能化的智慧教学方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121481476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610014428.4，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权基于AI智能化的智慧教学方法、系统、设备及介质是由王胜本;欧阳恋群;段晓亮;佟继英设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI智能化的智慧教学方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于AI智能化的智慧教学方法、系统、设备及介质，涉及智慧教学的技术领域，本申请首先在教学过程中采集学生的学习轨迹数据、教学反馈数据及图像数据；接着基于学习轨迹数据与教学反馈数据构建数据集，同时将图像数据转化为特征点并进行编码，得到特征编码数据；随后采用K近邻算法对数据集和特征编码数据进行协同分析，以划分出不同学习状态的样本簇，并从中提取典型特征；进而采用长短期记忆网络对这些典型特征进行时序分析，得到教学匹配度和学习效率的评估结果；最终基于此评估结果对平台的教学资源推送策略进行优化。本方法能够实现对学生学习状态的精准画像与动态评估，从而驱动教学资源推送策略的自适应优化。

本发明授权基于AI智能化的智慧教学方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于AI智能化的智慧教学方法，其特征在于，包括： 在AI教学平台采用教学资源推送策略进行教学的过程中，采集学生在AI教学平台上学习的学习轨迹数据、教学反馈数据及图像数据； 基于所述学习轨迹数据和所述教学反馈数据，构建数据集，将所述图像数据转化为特征点数据，对所述特征点数据进行编码处理，得到特征编码数据； 采用K近邻算法对所述数据集和所述特征编码数据进行协同分析，得到不同学习状态各自对应的样本簇，并从所述样本簇对应的数据中提取典型特征； 采用长短期记忆网络对所述典型特征进行时序分析，得到教学匹配度和效率评估结果； 基于所述教学匹配度和所述效率评估结果优化所述教学资源推送策略； 所述采用K近邻算法对所述数据集和所述特征编码数据进行协同分析，得到不同学习状态各自对应的样本簇，并从所述样本簇对应的数据中提取典型特征，包括： 将所述数据集中的学习轨迹数据与所述特征编码数据进行基于时间戳的对齐，得到综合数据； 采用K近邻算法，以所述综合数据中的图像特征编码为空间锚点，计算联合距离度量值，并基于所述联合距离度量值确定K个邻近数据点，得到邻近数据集； 基于所述邻近数据集的特征分布，采用密度峰值检测与K近邻分类相结合的机制对所述综合数据进行划分处理，得到与不同学习状态相对应的样本簇；其中，所述样本簇及样本簇的特征分布作为反馈信号，输入至一个轻量级评估网络，对聚类质量进行在线评估，并动态调整密度峰值检测的灵敏度参数； 针对各样本簇，通过计算样本簇内数据点在高维特征空间中的密度分布与轮廓系数，以确定各样本簇的核心数据区域； 基于所述核心数据区域，采用主成分分析与典型相关性分析相结合的方法对所述样本簇对应的数据进行特征提炼，得到典型特征。

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